Bewegungsstabilität wird durch die Fähigkeit des neuromuskulären Systems adäquat auf Störungen der Bewegung antworten zu können erreicht. Einschränkungen der Stabilität werden z. B. mit Sturzrisiko in Verbindung gebracht, was schwere Konsequenzen für die Lebensqualität und Kosten im Gesundheitssystem hat. Nach wie vor wird debattiert, wie eine geeignete Bewertung von Stabilität vorgenommen werden kann. Diese Arbeit behandelt den maximalen Lyapunov Exponenten. Er drückt aus, wie sensitiv das System auf kleine Störungen eines Zustands reagiert. Eine Zeitreihe wird zunächst mittels zeitversetzter Kopien in einen mehrdimensionalen Raum eingebettet. In dieser rekonstruierten Dynamik berechnet man dann die Steigung der mittleren logarithmischen Divergenz initial naher Punkte. Die methodischen Konsequenzen für die Anwendung dieser Systemtheorie auf Bewegungen sind jedoch bislang unzureichend beleuchtet. Der experimentelle Teil zeigt klare Indizien, dass es bei Bewegungen weniger um die Analyse eines komplexen Systemdeterminismus geht, sondern um verschieden hohe dynamische Rauschlevel. Je höher das Rauschlevel, desto instabiler das System. Anwendung von Rauschreduktion führt zu kleineren Effektstärken. Das hat Folgen: Die Funktionswerte der Average Mutual Information, die bisher nur zur Bestimmung des Zeitversatzes genutzt wurden, können bereits Unterschiede in der Stabilität zeigen. Die Abschätzung der Dimension für die Einbettung (unabhängig vom verwendeten Algorithmus), ist stark von der Länge der Zeitreihe abhängig und wird bisher eher überschätzt. Die größten Effekte sind in Dimension drei zu beobachten und ein sehr früher Bereich zur Auswertung der Divergenzkurve ist zu empfehlen. Damit wird eine effiziente und standardisierte Analyse vorgeschlagen, die zudem besser imstande ist, Unterschiede verschiedener Bedingungen oder Gruppen aufzuzeigen. / Reductions of movement stability due to impairments of the motor system to respond adequately to perturbations are associated with e. g. the risk of fall. This has consequences for quality of life and costs in health care. However, there is still an debate on how to measure stability. This thesis examines the maximum Lyapunov exponent, which became popular in sports science the last two decades. The exponent quantifies how sensitive a system is reacting to small perturbations. A measured data series and its time delayed copies are embedded in a moredimensional space and the exponent is calculated with respect to this reconstructed dynamic as average slope of the logarithmic divergence curve of initially nearby points. Hence, it provides a measure on how fast two at times near trajectories of cyclic movements depart. The literature yet shows a lack of knowledge about the consequences of applying this system theory to sports science tasks. The experimental part shows strong evidence that, in the evaluation of movements, the exponent is less about a complex determinism than simply the level of dynamic noise present in time series. The higher the level of noise, the lower the stability of the system. Applying noise reduction therefore leads to reduced effect sizes. This has consequences: the values of average mutual information, which are until now only used for calculating the delay for the embedding, can already show differences in stability. Furthermore, it could be shown that the estimation of the embedding dimension d (independently of algorithm), is dependent on the length of the data series and values of d are currently overestimated. The greatest effect sizes were observed in dimension three and it can be recommended to use the very first beginning of the divergence curve for the linear fit. These findings pioneer a more efficient and standardized approach of stability analysis and can improve the ability of showing differences between conditions or groups.

Title: Analysis of Climate Model Outputs Author: RNDr. Zuzana Chládová E-mail: zuzana.chladova@gmail.com Department: Department of Meteorology and Environment Protection, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague Supervisor: RNDr. Aleš Raidl, Ph.D. Supervisor's e-mail address: ales.raidl@mff.cuni.cz Consultant: doc. RNDr. Jaroslava Kalvová, CSc. Regional climate models are currently the most important tools regularly used for downscaling outputs of global climate models. This analysis compares control and future runs of the global climate models HadCM3, ECHAM5/OPYC3 and ARPÉGE/OPA and the regional climate models RCAO, RCA3, HIRHAM4, HIRHAM5 and ALADIN- CLIMATE/CZ with observed data and CRU data for the Czech Republic. In the period 1961-1990, the global climate models underestimated the air temperature in comparison with corresponding virtual time series representing real data; mean annual courses and variance of the temperature, on the other hand, were simulated satisfactorily. The results of the regional climate models showed overestimation of the model temperature in winter season, while in other seasons the model temperatures corresponded better with real values and the results of simulation were generally more accurate in comparison with global climate models. Concerning...